基于時序模型的旅游地客流量的分析預測

彭　雯

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基于時序模型的旅游地客流量的分析預測

彭雯

(長江職業學院 湖北武漢 430074)

文章對旅游地客流量預測問題，利用時間序列分析中的不同模型對上海市連續多個季度的入境旅游數據進行統計分析。通過對照得到文章采用的預測方法與實際數據吻合度較高，并給出未來幾個季度數據的預測，為旅游行業實施科學化管理提供了參考。

時間序列分析；客流量；季節性模型

近年來，我國旅游業對GDP的貢獻率持續增長。2017年，我國旅游業對GDP的綜合貢獻率為9.13 萬億元，占GDP總量的11.04 %，與2014年相比，旅游業對GDP的綜合貢獻增長了2.52 萬億元，旅游業對經濟增長的拉動作用加強。隨著智慧旅游的興起，旅游產業的規模和效益都在急劇提升，從而對產業的管理和決策工作提出了新的挑戰。無論是一個國家還是一個地區，要保持旅游產業的可持續穩定發展，就必須高舉科學管理的旗幟，以科學的方法對產業進行管理，對相關數據進行分析和預測，從而更清晰的把握市場規律。

1 旅游地客流量數據的分析預測

我們調取了上海市近年來連續多個月份接待入境旅游者人數（數據來源于上海旅游網http://lyw. sh. gov. cn）。由于按月統計的旅游統計月報中含多項指標，現僅將我們所關心的接待入境旅游者人數提取2011年1月~2018年9月共計93 個月度數據作為分析樣本。數據顯示每年4、5月以及10 月前后達到峰值。峰值出現在這幾個月份的原因是，四五月正值草長鶯飛的春季且含五一長假，所以人數出現顯著的增長，10 月恰值金秋加上期間穿插國慶中秋等重要節日，旅游人數也達到峰值。另外，幾乎每年2月前后達到最低值，這是因為一般農歷春節恰在2月左右，出游人較少，大部分人選擇回到家鄉忙年。整個序列圖表明盡管近幾年赴上海游玩的人數無論是峰值還是谷值無重大變化，但具體到每年呈現比較明顯的季節性周期性特征。

采用時間序列分析方法對樣本數據間的內在相關性和規律進行探索，從而產生預測結果。預測結果中既包含了與訓練樣本相同時間點的擬合值也包括了所關心的未來某些時間點的預測值，其中前者是用以觀察預測樣本與訓練樣本之間的偏差，從而明確該預測的可信度。若預測結果與實際結果相差較小，則后者也就是未來時間點的預測值是有參考意義的，否則就是沒有參考意義的。我們采用SPSS時間序列分析模塊中的指數平滑法，并針對性地采用季節性模型來對訓練樣本進行分析預測。

預測數據曲線不但包含了對訓練樣本數據的擬合，還包含了對2018.10 -2019.6不在樣本期的各月度人數的預測。在開始階段（2011年1月~2011年9月）可用數據較少而導致擬合結果與樣本的數據線相差較大，隨后時間序列預測模型學習到了樣本數據的時序規律，尤其是其周期性的特征。擬合折線很好地把握住了樣本折線的波動規律，二者貼合非常緊密。尤其是樣本數據處于局部峰值和谷值的月度均被準確捕捉，只是數值上有一定出入。對應93 個月度數據預測值和真實值的具體對比結果限于篇幅我們僅呈現2013年6月~2014年5月12 個月度的對比情況，如表一所示。其中誤差采取實際值與預測值之間差的絕對值來度量。

表1 　2013年6月~2014年5月預測值和實際值的對比

由表1看出，預測值與實際值的誤差在大多數情況下都小于15 000的，誤差最小時僅為770。這12個月度的平均誤差為18 380，之所以這么高是因為對峰值處，即2013年10月以及谷值處，即2014年2這兩個月度的預測誤差較大，分別為37 827和79 419。出現這種情況的原因是，峰值和谷值都屬于樣本數據集的異常值，是樣本數據本身規律很難解釋的數值，所以預測模型在學習時無法依據掌握的樣本數據的一般性波動規律精確地預測具體的峰值和谷值。若刨開這兩個月度數據，其余10個月的平均誤差則僅為8 622。

2 小結

旅游地客流量的預測問題是對旅游行業實施科學化管理，大數據分析的重要一環。其結果既會影響旅游相關部門的整體規劃和方針制定，也會影響相關產業的布局和發展。在實施預測時，不同預測方法要注意其原理的差異和適用問題的類型。從本文的討論來看，時間序列分析方法善于對大規模且有著一定周期性變化的數據進行分析并掌握規律，從而進行較準確的預測，為為旅游行業實施科學化管理提供了參考。

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10.3969/j.issn.2095-1205.2019.04.82

彭雯(1982- )，女，湖北赤壁人，長江職業學院副教授，研究方向：旅游管理、職業教育。

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2095-1205(2019)04-138-02